机器学习日报 2017-08-05 腾讯AI Lab独家解析：深度聚焦ACL 2017三大研究领域
机器学习日报 2017-08-05[*]腾讯AI Lab独家解析：深度聚焦ACL 2017三大研究领域 @机器之心Synced
[*]让人惊奇的TensorFlow Github 项目 @网路冷眼
[*]27 个机器学习的小抄 @Linux中国
[*]看视频，讲故事，举一反三：详解英特尔弱监督视频密集描述生成模型 @爱可可-爱生活
[*]机器学习与微博：TensorFlow在微博的大规模应用与实践 @爱可可-爱生活
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会议活动 自然语言处理 行业动态 会议 机器翻译 问答系统
【专栏 | 腾讯AI Lab独家解析：深度聚焦ACL 2017三大研究领域】在本文中，腾讯 AI Lab 将深度解析本届 ACL 大会的热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是 ACL 简介及腾讯 AI Lab NLP 团队首次亮相。http://t.cn/R9CNge7
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-08-05 22:00
深度学习 视觉 算法 语音 分类
【Amazing Tensorflow Github Projects】http://t.cn/R9CdWhf 让人惊奇的Github 项目，包含了： Neural Style；Mozilla Deep Speech；Sentence Classification with Tensorflow；Image classification/ Object Recognition 等项目。
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.511.511.50/69a17f43jw1el9vhvs888g20e80e8mxb.gif Linux中国 网页链接 2017-08-05 13:18
值得收藏的 27 个机器学习的小抄 http://t.cn/R99Cw8Z » 译者:wxy 机器学习有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一…
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-08-05 08:37
论文
《看视频，讲故事，举一反三：详解英特尔弱监督视频密集描述生成模型》via:英特尔中国 ref:《Weakly Supervised Dense Video Captioning》 (2017) http://t.cn/R9K8Jxj http://t.cn/R9K8fA8
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《机器学习与微博：TensorFlow在微博的大规模应用与实践》via:AI前线 http://t.cn/R9oKP9a
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最新动态
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《基于深度学习的单目图像深度估计有哪些比较好的参考资料(书籍、博客、论文.....)？求大神指点。 - 知乎》http://t.cn/R9Cep1M
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【如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测】http://t.cn/R9C7GqT 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-08-05 16:03
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【CVPR 2017精彩论文解读：显著降低模型训练成本的主动增量学习】计算机视觉盛会 CVPR 2017已经结束了，雷锋网 AI 科技评论带来的多篇大会现场演讲及收录论文的报道相信也让读者们对今年的 CVPR 有了一些直观的感受。http://t.cn/R99DfV1
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【spaCy作者发布(非免费)文本标记机器教学工具Prodigy】《Prodigy: A new tool for radically efficient machine teaching | Explosion AI》 http://t.cn/R9KKHn2
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【基于DCNN的产品级面部动作捕捉】《Production-Level Facial Performance Capture Using Deep Convolutional Neural Networks | Research》 http://t.cn/R9ovky8 paper:http://t.cn/R9ovkyE http://t.cn/R9KOdnN
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